蟻群優化演算法的應用

Ⅰ 蟻群優化演算法的使用-編碼的問題！

「蟻群演算法」學習包下載

下載地址： http://board.verycd.com/t196436.html (請使用 eMule 下載)

近一百多篇文章，打包壓縮後有 24.99MB ，基本上是從維普資料庫中下載來的，僅供學習和研究之用，請務用於商業活動或其他非法活動中，各文章版權歸原作者所有。

如果您覺得本人這樣做侵犯了您的版權，請在本帖後回復，本人會馬上刪除相應的文章。

以下是文件列表，全是 PDF 格式的：

基於蟻群優化演算法遞歸神經網路的短期負荷預測
蟻群演算法的小改進
基於蟻群演算法的無人機任務規劃
多態蟻群演算法
MCM基板互連測試的單探針路徑優化研究
改進的增強型蟻群演算法
基於雲模型理論的蟻群演算法改進研究
基於禁忌搜索與蟻群最優結合演算法的配電網規劃
自適應蟻群演算法在序列比對中的應用
基於蟻群演算法的QoS多播路由優化演算法
多目標優化問題的蟻群演算法研究
多線程蟻群演算法及其在最短路問題上的應用研究
改進的蟻群演算法在2D HP模型中的應用
製造系統通用作業計劃與蟻群演算法優化
基於混合行為蟻群演算法的研究
火力優化分配問題的小生境遺傳螞蟻演算法
基於蟻群演算法的對等網模擬器的設計與實現
基於粗粒度模型的蟻群優化並行演算法
動態躍遷轉移蟻群演算法
基於人工免疫演算法和蟻群演算法求解旅行商問題
基於信息素非同步更新的蟻群演算法
用於連續函數優化的蟻群演算法
求解復雜多階段決策問題的動態窗口蟻群優化演算法
蟻群演算法在鑄造生產配料優化中的應用
多階段輸電網路最優規劃的並行蟻群演算法
求解旅行商問題的混合粒子群優化演算法
微粒群優化演算法研究現狀及其進展
隨機攝動蟻群演算法的收斂性及其數值特性分析
廣義蟻群與粒子群結合演算法在電力系統經濟負荷分配中的應用
改進的蟻群演算法及其在TSP中的應用研究
蟻群演算法的全局收斂性研究及改進
房地產開發項目投資組合優化的改進蟻群演算法
一種改進的蟻群演算法用於灰色約束非線性規劃問題求解
一種自適應蟻群演算法及其模擬研究
一種動態自適應蟻群演算法
螞蟻群落優化演算法在蛋白質折疊二維親-疏水格點模型中的應用
用改進蟻群演算法求解函數優化問題
連續優化問題的蟻群演算法研究進展
蟻群演算法概述
Ant colony system algorithm for the optimization of beer fermentation control
蟻群演算法在K—TSP問題中的應用
Parallel ant colony algorithm and its application in the capacitated lot sizing problem for an agile supply chain
基於遺傳蟻群演算法的機器人全局路徑規劃研究
改進的蟻群演算法在礦山物流配送路徑優化中的研究
基於蟻群演算法的配電網路綜合優化方法
基於蟻群演算法的分類規則挖掘演算法
蟻群演算法在連續性空間優化問題中的應用
蟻群演算法在礦井通風系統優化設計中的應用
基於蟻群演算法的液壓土錨鑽機動力頭優化設計
改進蟻群演算法設計拉式膜片彈簧
計算機科學技術
基本蟻群演算法及其改進
TSP改進演算法及在PCB數控加工刀具軌跡中的應用
可靠性優化的蟻群演算法
對一類帶聚類特徵TSP問題的蟻群演算法求解
蟻群演算法理論及應用研究的進展
基於二進制編碼的蟻群優化演算法及其收斂性分析
蟻群演算法的理論及其應用
基於蟻群行為模擬的影像紋理分類
啟發式蟻群演算法及其在高填石路堤穩定性分析中的應用
蟻群演算法的研究現狀
一種快速全局優化的改進蟻群演算法及模擬
聚類問題的蟻群演算法
蟻群最優化——模型、演算法及應用綜述
基於信息熵的改進蟻群演算法及其應用
機載公共設備綜合管理系統任務分配演算法研究
基於改進蟻群演算法的飛機低空突防航路規劃
利用信息量留存的蟻群遺傳演算法
An Improved Heuristic Ant-Clustering Algorithm
改進型蟻群演算法在內燃機徑向滑動軸承優化設計中的應用
基於蟻群演算法的PID參數優化
基於蟻群演算法的復雜系統多故障狀態的決策
蟻群演算法在數據挖掘中的應用研究
基於蟻群演算法的基因聯接學習遺傳演算法
基於細粒度模型的並行蟻群優化演算法
Binary-Coding-Based Ant Colony Optimization and Its Convergence
運載火箭控制系統漏電故障診斷研究
混沌擾動啟發式蟻群演算法及其在邊坡非圓弧臨界滑動面搜索中的應用
蟻群演算法原理的模擬研究
Hopfield neural network based on ant system
蟻群演算法及其實現方法研究
分層實體製造激光頭切割路徑的建模與優化
配送網路規劃蟻群演算法
基於蟻群演算法的城域交通控制實時滾動優化
基於蟻群演算法的復合形法及其在邊坡穩定分析中的應用
Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem
多產品間歇過程調度問題的建模與優化
基於蟻群演算法的兩地之間的最佳路徑選擇
蟻群演算法求解問題時易產生的誤區及對策
用雙向收斂蟻群演算法解作業車間調度問題
物流配送路徑安排問題的混合蟻群演算法
求解TSP問題的模式學習並行蟻群演算法
基於蟻群演算法的三維空間機器人路徑規劃
蟻群優化演算法及其應用
蟻群演算法不確定性分析
一種求解TSP問題的相遇蟻群演算法
基於蟻群優化演算法的彩色圖像顏色聚類的研究
鈑金件數控激光切割割嘴路徑的優化
基於蟻群演算法的圖像分割方法
一種基於蟻群演算法的聚類組合方法
圓排列問題的蟻群模擬退火演算法
智能混合優化策略及其在流水作業調度中的應用
蟻群演算法在QoS網路路由中的應用
一種改進的自適應路由演算法
基於蟻群演算法的煤炭運輸優化方法
基於蟻群智能和支持向量機的人臉性別分類方法
蟻群演算法在啤酒發酵控制優化中的應用
一種基於時延信息的多QoS快速自適應路由演算法
蟻群演算法中參數α、β、ρ設置的研究——以TSP問題為例
基於人工蟻群優化的矢量量化碼書設計演算法
具有自適應雜交特徵的蟻群演算法
蟻群演算法在原料礦粉混勻優化中的應用
基於多Agent的蟻群演算法在車間動態調度中的應用研究
用蟻群優化演算法求解中國旅行商問題
蟻群演算法在嬰兒營養米粉配方中的應用
蟻群演算法在機械優化設計中的應用
蟻群優化演算法的研究現狀及研究展望
蟻群優化演算法及其應用研究進展
蟻群演算法的理論與應用
簡單蟻群演算法的模擬分析
一種改進的蟻群演算法求解最短路徑問題
基於模式求解旅行商問題的蟻群演算法
一種求解TSP的混合型蟻群演算法
基於MATLAB的改進型基本蟻群演算法
動態蟻群演算法求解TSP問題
用蟻群演算法求解類TSP問題的研究
蟻群演算法求解連續空間優化問題的一種方法
用混合型螞蟻群演算法求解TSP問題
求解復雜TSP問題的隨機擾動蟻群演算法
基於蟻群演算法的中國旅行商問題滿意解
蟻群演算法的研究現狀和應用及螞蟻智能體的硬體實現
蟻群演算法概述
蟻群演算法的研究現狀及其展望
基於蟻群演算法的配電網網架優化規劃方法
用於一般函數優化的蟻群演算法
協同模型與遺傳演算法的集成
基於蟻群最優的輸電網路擴展規劃
自適應蟻群演算法
凸整數規劃問題的混合蟻群演算法
一種新的進化演算法—蛟群演算法
基於協同工作方式的一種蟻群布線系統

Ⅱ 在做用蟻群優化演算法在道路擁堵的情況下尋找最短路徑的項目，該如何在蟻群演算法的網路圖中刪去擁堵路段

蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法，初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質。針對PID控制器參數優化設計問題，將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較，數值模擬結果表明，蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值。
各個螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什麼地方的前提下開始尋找食物。當一隻找到食物以後，它會向環境釋放一種揮發性分泌物pheromone (稱為信息素,該物質隨著時間的推移會逐漸揮發消失，信息素濃度的大小表徵路徑的遠近)來實現的，吸引其他的螞蟻過來，這樣越來越多的螞蟻會找到食物。有些螞蟻並沒有象其它螞蟻一樣總重復同樣的路，他們會另闢蹊徑，如果另開辟的道路比原來的其他道路更短，那麼，漸漸地，更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來。最後，經過一段時間運行，可能會出現一條最短的路徑被大多數螞蟻重復著。

原理

設想，如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序，那麼這個程序要多麼復雜呢？首先，你要讓螞蟻能夠避開障礙物，就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物，其次，要讓螞蟻找到食物，就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次，如果要讓螞蟻找到最短的路徑，那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地編程，因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多麼不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序。

然而，事實並沒有你想得那麼復雜，上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行！為什麼這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情？答案是：簡單規則的涌現。事實上，每隻螞蟻並不是像我們想像的需要知道整個世界的信息，他們其實只關心很小范圍內的眼前信息，而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規則進行決策，這樣，在蟻群這個集體里，復雜性的行為就會凸現出來。這就是人工生命、復雜性科學解釋的規律！那麼，這些簡單規則是什麼呢？

Ⅲ 蟻群演算法及其應用實例

       蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種對自然界螞蟻的尋徑方式進行模擬而得到的一種仿生演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。
       螞蟻在運動過程中，可以在行走的路徑上留下信息素，後來的螞蟻可以感知到信息素的存在，信息素濃度越高的路徑越容易被後來的螞蟻選擇，從而形成一種正反饋現象。
       它能夠求出從原點出發，經過若干個給定的需求點，最終返回原點的最短路徑。這也就是著名的旅行商問題(Traveling Saleman Problem，TSP)。

       若螞蟻從A點出發到D點覓食，它可以隨機從ABD或ACD中選擇一條路。假設初始時為每條路分配一隻螞蟻，每個時間單位行走一步，則經過8個時間單位後，情形如下圖所示：ABD路線的螞蟻到達D點，ACD路線的螞蟻到達C點。

       那麼，再過8個時間單位，很容易可以得到下列情形：ABD路線的螞蟻回到A點，ACD路線的螞蟻到達D點。

α 代表信息素量對是否選擇當前路徑的影響程度，反映了蟻群在路徑搜索中隨機性因素作用的強度。
α 越大，螞蟻選擇以前走過的路徑的可能性越大，搜索的隨機性就會減弱。
α 過小，會導致蟻群搜索過早陷入局部最優，取值范圍通常為[1,4]。

β 反映了啟發式信息在指導蟻群搜索中的相對重要程度，蟻群尋優過程中先驗性、確定性因素作用的強度。
β 過大，雖然收斂速度加快，但是易陷入局部最優。
β 過小，蟻群易陷入純粹的隨機搜索，很難找到最優解。通常取[0,5]。

ρ 反映了信息素的蒸發程度，相反，1-ρ 表示信息素的保留水平
ρ 過大，信息素會發過快，容易導致最優路徑被排除。
ρ 過小，各路徑上信息素含量差別過小，以前搜索過的路徑被在此選擇的可能性過大，會影響演算法的隨機性和全局搜索能力。通常取[0.2,0.5]。

m過大，每條路徑上信息素趨於平均，正反饋作用減弱，從而導致收斂速度減慢。
m過小，可能導致一些從未搜索過的路徑信息素濃度減小為0，導致過早收斂，解的全局最優性降低

總信息量Q對演算法性能的影響有賴於αβρ的選取，以及演算法模型的選擇。
Q對ant-cycle模型蟻群演算法的性能沒有明顯影響，不必特別考慮，可任意選取。

Ⅳ 群智能演算法及其應用的介紹

群智能演算法作為一種新興的演化計算技術，已成為越來越多研究者的關注焦點，它與人工生命，特別是進化策略以及遺傳演算法有著極為特殊的聯系。群智能理論研究領域主要有兩種演算法：蟻群演算法和粒子群優化演算法。蟻群演算法是對螞蟻群落食物採集過程的模擬，已成功應用於許多離散優化問題。粒子群優化演算法也是起源於對簡單社會系統的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但後來發現它是一種很好的優化工具。

Ⅳ 蟻群演算法

在螞蟻種群中，螞蟻間相互交流的方式是通過一種名為信息素的物質，它可以是螞蟻行動時留下的物質，可以被其他螞蟻所感知。

在尋找食物的過程中，如左圖所示，三角形ABC是等邊三角形，螞蟻窩在A點，C點有食物，A點的兩只螞蟻選擇了兩條路線前往C點，一條為AB->BC，另一條A->C，當走遠路的螞蟻，到達C點時，延AC邊上的螞蟻已經走了一個來回，路徑上信息素如右圖所示。後到會感知到邊AC上的信息素濃度更高一些，於是他也會選擇AC來行走，因為相同時間內，信息素濃度更高的說明，路程更短。

蟻群演算法便是基於這樣的一個思想來解決如TSP等優化問題，一下介紹便是拿TSP問題來介紹蟻群演算法

信息素用符號τ來表示，如下式，下標i，j表示從城市i到城市j這條道路上的信息素，上標0表示這是初次計算，也就是初始信息素，初始信息素都設置為1，或者一個較小的常數，表示每條道路上的信息素都相等，這樣通過運算螞蟻爬向各個城市的概率都相等

基於信息素，每隻螞蟻都有一個選擇道路的公式，如下式

其中

當所有螞蟻完成一次周遊後，各個路徑上的信息素進行一次更新

Ⅵ 蟻群演算法及其應用的介紹

蟻群演算法及其應用可供人工智慧、計算機科學、信息科學、控制工程、管理工程、交通工程、網路工程、智能優化演算法及智能自動化等領域的廣大師生和科技人員學習及參考。

Ⅶ 關於神經網路，蟻群演算法和遺傳演算法

1. 神經網路並行性和自適應性很強，應用領域很廣，在任何非線性問題中都可以應用，如控制、信息、預測等各領域都能應用。

2. 蟻群演算法最開始應用於TSP問題，獲得了成功，後來又廣泛應用於各類組合優化問題。但是該演算法理論基礎較薄弱，演算法收斂性都沒有得到證明，很多參數的設定也僅靠經驗，實際效果也一般，使用中也常常早熟。

3. 遺傳演算法是比較成熟的演算法，它的全局尋優能力很強，能夠很快地趨近較優解。主要應用於解決組合優化的NP問題。

4. 這三種演算法可以相互融合，例如GA可以優化神經網路初始權值，防止神經網路訓練陷入局部極小且加快收斂速度。蟻群演算法也可用於訓練神經網路，但一定要使用優化後的蟻群演算法，如最大-最小蟻群演算法和帶精英策略。

Ⅷ 蟻群演算法的概念，最好能舉例說明一些蟻群演算法適用於哪些問題！

概念：蟻群演算法(ant colony optimization, ACO)，又稱螞蟻演算法，是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值

其原理：為什麼小小的螞蟻能夠找到食物？他們具有智能么？設想，如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序，那麼這個程序要多麼復雜呢？首先，你要讓螞蟻能夠避開障礙物，就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物，其次，要讓螞蟻找到食物，就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次，如果要讓螞蟻找到最短的路徑，那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的編程，因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄。這是多麼不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序

應用范圍：螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界，螞蟻有一個參數為速度半徑（一般是3），那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界，並且能移動的距離也在這個范圍之內

引申：跟著螞蟻的蹤跡，你找到了什麼？通過上面的原理敘述和實際操作，我們不難發現螞蟻之所以具有智能行為，完全歸功於它的簡單行為規則，而這些規則綜合起來具有下面兩個方面的特點： 1、多樣性 2、正反饋 多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環，正反饋機制則保證了相對優良的信息能夠被保存下來。我們可以把多樣性看成是一種創造能力，而正反饋是一種學習強化能力。正反饋的力量也可以比喻成權威的意見，而多樣性是打破權威體現的創造性，正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現出來了。 引申來講，大自然的進化，社會的進步、人類的創新實際上都離不開這兩樣東西，多樣性保證了系統的創新能力，正反饋保證了優良特性能夠得到強化，兩者要恰到好處的結合。如果多樣性過剩，也就是系統過於活躍，這相當於螞蟻會過多的隨機運動，它就會陷入混沌狀態；而相反，多樣性不夠，正反饋機制過強，那麼系統就好比一潭死水。這在蟻群中來講就表現為，螞蟻的行為過於僵硬，當環境變化了，螞蟻群仍然不能適當的調整。 既然復雜性、智能行為是根據底層規則涌現的，既然底層規則具有多樣性和正反饋特點，那麼也許你會問這些規則是哪裡來的？多樣性和正反饋又是哪裡來的？我本人的意見：規則來源於大自然的進化。而大自然的進化根據剛才講的也體現為多樣性和正反饋的巧妙結合。而這樣的巧妙結合又是為什麼呢？為什麼在你眼前呈現的世界是如此栩栩如生呢？答案在於環境造就了這一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因為那些不能夠適應環境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了，被環境淘汰了！ 蟻群演算法的實現 下面的程序開始運行之後，螞蟻們開始從窩里出動了，尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面，直到找到食物再返回窩。 其中，『F』點表示食物，『H』表示窩，白色塊表示障礙物，『+』就是螞蟻了。

具體參考http://ke..com/view/539346.htm
希望對你有幫助，謝謝。